數位浮水印技術概要

數位浮水印技術隨著網際網路的快速發展逐漸地被重視及探討。由於智慧手 機的盛行，數位資訊能不受限制的在網際網路間流動。為了保護其資訊不被違法 的使用，數位浮水印技術提升了對網路上的數位資訊的安全性。圖 2-1 為利用數 位浮水印技術藏入資訊與取出資訊的流程圖。

原始影像

浮水印嵌入 技術 浮水印資訊

浮水印萃取 技術

已嵌入浮水印之影像 已嵌入浮水印之影像

加密 解密

取出的浮水印資訊 還原之影像

傳送端 接收端

網際網路

位置圖 (額外資訊)

圖 2-1 數位浮水印技術流程圖[4][5]

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首先，我們在傳送端透過浮水印嵌入技術把浮水印資訊放入原始影像中。在 此步驟中，為配合欲使用的數位浮水印技術而使用相關的影像處理，例如直方圖 統計或是頻率域轉換。其嵌入後產生之影像透過各種加密方式以達到影像傳輸 之安全性。藉由網際網路傳送至接收端時，接收端需先使用在傳送端加密所對應 的解密方式取得已嵌入浮水印的影像，並透過相對應的浮水印萃取技術取得浮 水印資訊。視某些特殊使用場合，我們須利用額外資訊把已修改的影像進行無失 真的還原。

然而，隨著數位浮水印技術日趨成熟，使得此技術的應用範圍逐漸擴大。在 眾多的浮水印技術研究中，Potdar[6]藉由近幾年應用於影像上的浮水印技術研究 歸納出以下的使用方式 :

(1) 版權保護(Copyright Protection)

透過網際網路或是點對點網路傳送數位資訊時，如果傳送的資訊被截取 或是誤傳，將為導致資料外洩或是不合法的被使用。因此，對於敏感的數位資訊 進行傳輸時，其網路協定可結合浮水印技術嵌入能宣稱版權的隱藏訊息至數位 資訊，已達成版權保護的功用。

(2) 資料歸檔(Content Archiving)

透過浮水印技術嵌入此數位資訊的相關辨識符號，能夠更明確並簡便地 了解檔案的相關資訊並進行歸檔與分類。通常數位資訊是透過檔案的名稱進行 分類。其檔案名稱因為容易進行修改，此分類方式會相當的不可靠。如透過浮水 印技術把分類的符號嵌入數位資訊中，能夠降低被修改的風險，也因此能夠有效 地使用在分類系統上。

(3) 後設資料(Meta-data Insertion)

後設資料是對其原始資料進行描述而產生的資料。其格式會因為原始資 料的型態不同而有不一樣的描述方式。當原始資料為數位影像時，其後設資料可 設定為其內容資訊並作為網路搜尋引擎上的關鍵字。如果是影音檔案，其歌詞或

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是原唱者的名稱可作為後設資料的內容。而在醫學影像上，我們可利用病人的就 診紀錄作為後設資料並透過浮水印技術嵌入醫學影像中。

(4) 廣播監控(Broadcast Monitoring)

廣播監控是一種雙向認證的技術。此技術隨使用目的而有不一樣方式。

除了能夠驗證廣播內容的擁有者之外，廣播內容的流向、被使用的情況、是否被 惡意修改等等的目的皆可透過浮水印技術達到監控的目的。

(5) 破壞偵測(Tamper Detection)

如要偵測該張影像是否已遭受惡意的篡改，嵌入脆弱型的浮水印可以幫 助我們達到偵測的效果。脆弱型的浮水印，顧名思義，是容易被破壞的。因此，

如取出後發現其數位資訊是不完整的，我們可以斷定此張影像已遭破壞或是篡 改。此方法通常被應用在衛星影像或是醫學影像等高敏感度的使用環境當中。

(6) 數位指紋(Digital Fingerprinting)

數位指紋技術能運用在辨認該數位資訊的擁有者。因每個人的指紋不一 樣，運用此辨識方式能夠更安全地保護擁有者的數位資訊不被盜取或濫用。

從上述所提到的使用方式中，我們可以觀察到浮水印的使用範圍眾多。因使 用方式的不同，對嵌入的浮水印要求的特性也不同。從各種數位浮水印技術的嵌 入方法中，我們可把浮水印分為強健型浮水印與脆弱型浮水印 :

(1) 強健型浮水印(Robust Watermarking)

強健型浮水印技術能夠抵禦各種影像處理會產生的破壞影響，保護嵌入 後的數位資訊不會因為做過影像處理而遭到破壞。此技術之應用層面在於對數 位影像之版權的宣告。其特性通常會把數位資訊藏入數位影像之頻率域。我們可 以透過頻率轉換分類出該張數位影像的重要及不重要的成分。其要選擇的成分 通常會取決於重要及不重要之間的成分。此目的在於降低被攻擊後數位資訊所 遭受的破壞，並盡量降低嵌入後對數位影像所產生的影響。目前對數位影像做頻 率轉換的方法有離散傅立葉轉換(Discrete Fourier Transform, DFT)、離散餘弦轉

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換(Discrete Cosine Transform, DCT)與離散小波轉換(Discrete Wavelet Transform, DWT)等。在早期的研究中，離散傅立葉轉換及離散餘弦轉換被廣泛的使用。而 在近幾年的相關研究中，離散小波轉換因其計算複雜度低及較快的運算速度等 優點。此轉換已被廣泛的使用在頻率域的浮水印技術中。如圖 2-2 所示為二階層 整數離散小波轉換示意圖。

圖 2-2 二階層之整數小波轉換示意圖

此轉換是利用高、低通配合水平及垂直的濾波器分析影像的高低頻的成分。

當影像經過一、二階小波轉換後，會產生圖二的每一區塊。低頻的區域表示影像 較敏感的區域，如對此區塊進行數位資訊藏入後，反轉換後回來的影像會有明顯

HL1 HH1

LH1 HL2 HH2

LH2

LL2

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的變化。如對高頻的區域進行數位資訊藏入後，雖然此區塊的資訊為較不敏感的 區域，修改後不會對原始影像有過多的影響，但容易會因為各類的影像處理而破 壞掉藏入的數位資訊。也因此，選擇欲藏入之頻帶是目前在探究的主題之一。

雖然強健型的浮水印能夠有效地保護數位資訊使其不容易被破壞。其較少的 可嵌入容量及不可逆的缺點常會發生於強健型的浮水印技術中。

(2) 脆弱型浮水印(Fragile Watermarking)

相較於強健型浮水印，脆弱型浮水印的特性在於當經過任何影像的篡改 或是破壞時，其取出之數位資訊會有明顯被破壞的痕跡。脆弱型浮水印技術的 用途在於能夠偵測數位影像是否有被破壞的跡象，確認該張影像的真實性及完 整性。此類型的浮水印技術通常會實現在數位影像的空間域中。因為破壞影像 最直接的方法通常是對該影像的像素進行修改，導致藏入之資訊同時間被直接 破壞。除此之外，影像切割、平移、壓縮、旋轉等影像處理也是破壞影像的方 法。在脆弱型浮水印技術的領域中視為代表之研究為差值擴張法(Difference Expansion)與直方圖位移法(Histogram Shifting)。因這兩種技術擁有可逆性及高 嵌入容量等特色而被廣泛的使用及改良，甚至利用頻率域嵌入數位資訊的浮水 印技術也會出現此兩種技術的概念。

差值擴張法(Difference Expansion)[7]

Tian 學者於 2003 年提出一個可逆式數位浮水印技術，稱為差值擴張法。

差值擴張法提供了可逆性的特色、高嵌入容量並能維持較高的影像品質。如圖 2-3 所示，此方法是依據相鄰兩個像素值相似的特性，對此組像素值進行運算 得出𝑙及ℎ，如要藏入資訊，則對ℎ進行擴張並修改。

最後進行反轉換完成浮水印嵌入步驟。為了避免發生溢位的情況，必須 要避開此類型的像素對並記錄每組像素對是否有藏入數位資訊，以便後續能完 整地還原影像及取出數位資訊。此方法利用相鄰的兩個像素值藏入一個位元的 數位資訊。因此，數位影像的尺寸及類型決定了可嵌入容量的多寡。

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圖 2-3 對 Lena 影像作差值擴張法示意圖

直方圖位移法(Histogram Shifting)[8]

Ni 學者於 2006 年提出一個可逆式數位浮水印技術，稱為直方圖位移法。直 方圖位移法的設計除了提供可逆性的特色外，高嵌入容量及維持高影像品質也是 主要的優點。

圖 2-4 對 Lena 影像作直方圖統計示意圖

此方法統計了數位影像上出現最多次數的像素值(a)及最少次數的像素值(b) 並對此組像素值之間的點進行平移。如圖 2-4 所示，當比較出 a 及 b 後，先記錄

直方圖統計

h(a) = 155, h(b) = 236

a b

𝑙 = 𝑎 + 𝑏

2 ℎ = 𝑎 − 𝑏

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像素值為 b 的座標作為還原影像時需要的資訊。隨後，屬於 a 與 b 之間的像素值 會往 b 平移一格(如以圖 2-4 為例則是加 1)，使 a 鄰近一格的像素值清空。當重新 掃描整張數位影像時，如遇到像素值 a 則進行數位資訊的藏入。像素值 a 的出現 次數代表可嵌入的容量。如可嵌入容量不足以藏入數位資訊，則再次尋找像素組 並持續執行上述所說的作法。表 2-1 為上述兩種方法的優缺點比較表 :

表 2-1 差值擴張法及直方圖位移法的優缺點比較表

優點 缺點

差值擴張法 可 嵌 入 容 量 最 高 可 達 圖像尺寸的一半。

紀 錄 資 訊 量 為 圖 像 尺 寸的一半，會產生較多 的額外資訊。

直方圖位移法 透 過 記 錄 黑 點 及 白 點 的 座 標 產 生 可 還 原 之 資 訊 ， 如 使 用 一 般 影 像，紀錄的資訊量會較 少。

因 選 擇 出 現 最 多 次 數 的 像 素 值 作 為 嵌 入 位 置，需要產生多組的像 素 對 才 擁 有 高 的 可 嵌 入容量，其圖像品質會 降低。